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公开(公告)号：CN115578382B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211472510.X
申请日：2022-11-23
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明公开了一种图像异常检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：通过对第一图像和第二图像进行像素级异常检测，得到第一图像中各个像素点分别对应的像素异常检测结果，其中，像素异常检测结果表征第一图像中对应的像素点相对于第二图像中同一位置的像素点是否发生变化；在第一图像中查找变化密集度符合预设密集度条件的密集变化区域，其中，区域的变化密集度根据像素异常检测结果进行计算；将密集变化区域作为第一图像和第二图像之间的区域异常检测结果。本发明提高了图像异常检测结果对噪声影响的鲁棒性，进而提高了图像异常检测结果的参考价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119477672A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510075012.9
申请日：2025-01-17
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请公开了一种缺陷图像生成方法、设备及存储介质，涉及图像生成技术领域，包括：对原始缺陷图像进行多层次图像特征提取，得到原始缺陷图像在不同层次下的特征图；对于任意一个特征图，确定特征图对应的特征向量；在遍历各特征图后，将各特征向量进行融合，得到融合特征图；基于融合特征图生成所述原始缺陷图像对应的衍生缺陷图像。本申请通过提取多层次的图像特征，避免了传统图像生成方法中因忽略图像细节和特征多样性，导致的生成图像真实度不足、细节缺失以及复杂或微小缺陷表现不准确的问题，实现了在数据样本有限的情况下，生成具有高度真实感和丰富细节的缺陷图像。
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公开(公告)号：CN115861312B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310161385.9
申请日：2023-02-24
Applicant: 季华实验室
IPC: G06T7/00 , G06V10/774
Abstract: 本申请涉及一种基于风格迁移正样本生成的OLED干膜缺陷检测方法。所述方法包括：获得OLED的正样本，并提取所述正样本中像素槽形状的第一隐特征，以及所述正样本中像素图像的第二隐特征；根据所述第一隐特征和所述第二隐特征进行风格迁移，获得风格迁移特征；利用所述风格迁移特征获得图像样本。采用本方法能够自动扩展图像正样本。
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公开(公告)号：CN115861312A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310161385.9
申请日：2023-02-24
Applicant: 季华实验室
IPC: G06T7/00 , G06V10/774
Abstract: 本申请涉及一种基于风格迁移正样本生成的OLED干膜缺陷检测方法。所述方法包括：获得OLED的正样本，并提取所述正样本中像素槽形状的第一隐特征，以及所述正样本中像素图像的第二隐特征；根据所述第一隐特征和所述第二隐特征进行风格迁移，获得风格迁移特征；利用所述风格迁移特征获得图像样本。采用本方法能够自动扩展图像正样本。
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公开(公告)号：CN115409694B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211365520.3
申请日：2022-11-03
Applicant: 季华实验室(CN)
Abstract: 本发明公开了一种语义引导的缺陷图像生成方法、装置、设备及存储介质，涉及图像生成领域，该方法包括：获取真实样本图像，将所述真实样本图像转换为语义引导的隐变量；对所述隐变量进行重参数化处理，得到随机变量；获取预设的掩膜图像，将所述随机变量和所述掩膜图像合成为第一缺陷图像。本发明通过真实样本图像对缺陷图像的生成进行语义引导，使生成的缺陷图像在语义方面接近真实样本图像，实现了提高生成的缺陷图像真实度的技术效果。
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公开(公告)号：CN115409694A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211365520.3
申请日：2022-11-03
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明公开了一种语义引导的缺陷图像生成方法、装置、设备及存储介质，涉及图像生成领域，该方法包括：获取真实样本图像，将所述真实样本图像转换为语义引导的隐变量；对所述隐变量进行重参数化处理，得到随机变量；获取预设的掩膜图像，将所述随机变量和所述掩膜图像合成为第一缺陷图像。本发明通过真实样本图像对缺陷图像的生成进行语义引导，使生成的缺陷图像在语义方面接近真实样本图像，实现了提高生成的缺陷图像真实度的技术效果。
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